7 760 статей
arXiv:2611.05901 75 4 нояб. 2026 г. PRO

Мультиплексный социо-технический поиск (Multiplex ICL Retrieval): отбор few-shot примеров по функциональности кода и авторам из Git

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Случайные примеры из репозитория путают модель из-за разных правил в соседних папках. Мультиплексный социо-технический поиск позволяет подбирать в промпт примеры строго под негласные стандарты конкретной команды. Фишка: поиск объединяет задачу кода и авторов из Git в пропорции 70% на 30%. Компактная локальная модель с 5 точными примерами из своего социо-технического кластера обходит тяжёлые флагманы на случайной выборке.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с